포트폴리오 정리하기 완벽 가이드

초급 개발자를 위한 GitHub 포트폴리오 정리 가이드입니다. GitHub 계정 생성부터 프로젝트 구조화까지, 취업에 필요한 모든 것을 담았습니다. 실무 예제와 함께 단계별로 따라하면서 나만의 포트폴리오를 완성해보세요.

1. GitHub 계정 생성

신입 개발자 김주니어 씨는 온라인 강의로 파이썬을 열심히 공부했습니다. 데이터 분석 프로젝트도 몇 개 완성했죠.

그런데 이력서를 쓰려니 막막했습니다. "내가 만든 프로젝트를 어디에 어떻게 보여줘야 하지?"

GitHub는 개발자의 이력서이자 포트폴리오입니다. 마치 화가가 자신의 작품을 전시하는 갤러리와 같습니다.

코드를 저장하고 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 전 세계 개발자들과 협업할 수 있는 플랫폼입니다. 취업을 준비하는 개발자라면 반드시 GitHub 계정이 필요합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# GitHub 계정 생성 후 Git 설정하기
# 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다

# 사용자 이름 설정
git config --global user.name "김주니어"

# 이메일 설정 (GitHub 가입 시 사용한 이메일)
git config --global user.email "junior@example.com"

# 설정 확인
git config --list

[도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 3개월간 파이썬 데이터 분석 과정을 수료했습니다. Jupyter Notebook으로 만든 프로젝트가 10개나 됩니다.

그런데 막상 취업 준비를 하려니 문제가 생겼습니다. "면접관에게 어떻게 내 실력을 보여주지?" 선배 개발자 박시니어 씨가 조언했습니다.

"GitHub 계정부터 만들어요. 요즘 기업들은 이력서보다 GitHub 프로필을 더 중요하게 봅니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 GitHub란 정확히 무엇일까요?

쉽게 비유하자면, GitHub는 마치 개발자를 위한 인스타그램과 같습니다. 사진 대신 코드를 올리고, 좋아요 대신 스타를 받습니다.

팔로워도 있고, 다른 사람의 작품을 구경할 수도 있습니다. 이처럼 GitHub는 코드를 저장하고 공유하는 소셜 플랫폼 역할을 합니다.

[왜 필요한가 - 문제 상황] GitHub가 없던 시절에는 어땠을까요? 개발자들은 자신의 프로젝트를 USB에 담아 다녔습니다.

면접 때마다 노트북을 들고 가서 코드를 보여줘야 했죠. 더 큰 문제는 협업이었습니다.

이메일로 코드 파일을 주고받다 보면 버전이 꼬이기 일쑤였습니다. "최종.py", "최종_진짜.py", "최종_진짜_최종.py" 같은 파일명이 난무했습니다.

[해결책 - 개념의 등장] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 GitHub가 등장했습니다. GitHub를 사용하면 모든 프로젝트를 클라우드에 안전하게 보관할 수 있습니다.

또한 링크 하나만 공유하면 누구나 내 코드를 볼 수 있습니다. 무엇보다 버전 관리가 자동으로 되어 코드의 변경 이력을 추적할 수 있다는 큰 이점이 있습니다.

[코드 분석 - 단계별 설명] 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저 git config --global user.name 명령으로 사용자 이름을 설정합니다.

이 정보는 커밋할 때마다 기록되므로 중요합니다. 다음으로 user.email을 설정하는데, 반드시 GitHub 가입 시 사용한 이메일과 동일해야 합니다.

마지막으로 git config --list로 설정이 제대로 되었는지 확인합니다. [실제 계정 생성 과정] 실제로 GitHub 계정을 만드는 과정은 매우 간단합니다.

먼저 github.com에 접속합니다. 오른쪽 상단의 "Sign up" 버튼을 클릭하세요.

이메일 주소를 입력하고, 비밀번호를 설정합니다. 사용자 이름은 신중하게 정해야 합니다.

이 이름이 곧 여러분의 GitHub 주소가 되기 때문입니다. 예를 들어 "kimjunior"라고 정하면, 여러분의 GitHub 주소는 "github.com/kimjunior"가 됩니다.

[사용자 이름 정하기] 사용자 이름을 정할 때는 몇 가지 규칙이 있습니다. 가장 좋은 방법은 실명을 영문으로 사용하는 것입니다.

"kim-junior" 또는 "junior-kim" 같은 형식이 전문적으로 보입니다. 특수문자는 하이픈(-)만 사용할 수 있습니다.

너무 긴 이름은 피하는 것이 좋습니다. 취업할 때 이력서에 적을 주소이니 간결하고 기억하기 쉬운 이름을 선택하세요.

[이메일 인증] 계정을 생성하면 GitHub에서 인증 이메일을 보냅니다. 메일함을 확인하고 "Verify email address" 버튼을 클릭하세요.

이 과정을 거쳐야 GitHub의 모든 기능을 사용할 수 있습니다. 인증 메일이 오지 않는다면 스팸함을 확인해보세요.

[프로필 설정] 계정을 만들었다면 프로필을 꾸며봅시다. 오른쪽 상단의 프로필 아이콘을 클릭하고 "Settings"로 들어갑니다.

"Public profile" 섹션에서 이름, 소개, 위치 등을 입력할 수 있습니다. 프로필 사진도 꼭 설정하세요.

사람들은 아바타보다 실제 사진을 선호합니다. 자기소개는 간단히 "주니어 데이터 분석가" 또는 "파이썬 입문 개발자" 정도면 충분합니다.

[Git 설치하기] GitHub 계정을 만들었다면 이제 Git을 설치해야 합니다. Git은 버전 관리 도구입니다.

GitHub와 Git은 다릅니다. Git은 내 컴퓨터에 설치하는 프로그램이고, GitHub는 클라우드 서비스입니다.

git-scm.com에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드하세요. 설치 과정에서는 기본 설정 그대로 진행하면 됩니다.

[Git 설정 완료] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. GitHub 계정을 만들고 Git 설정까지 마친 김주니어 씨는 뿌듯했습니다.

"이제 진짜 개발자가 된 것 같아요!" GitHub 계정은 개발자 커리어의 시작점입니다. 지금부터 하나씩 프로젝트를 올리다 보면, 몇 년 후에는 여러분만의 멋진 포트폴리오가 완성되어 있을 것입니다.

실전 팁

💡 - 사용자 이름은 실명 영문으로 설정하면 전문적입니다

프로필 사진은 반드시 설정하세요 (채용 담당자가 확인합니다)
Git 설정 시 이메일은 GitHub 가입 이메일과 반드시 동일해야 합니다

2. Repository 만들기

GitHub 계정을 만든 김주니어 씨는 첫 프로젝트를 올릴 준비를 했습니다. 그런데 "New repository" 버튼을 눌렀더니 낯선 용어들이 나옵니다.

"Public? Private?

이게 뭐지?" 막막함이 다시 찾아왔습니다.

Repository는 프로젝트를 담는 저장소입니다. 마치 책장의 한 칸처럼, 하나의 프로젝트를 보관하는 공간입니다.

Repository를 만들 때는 공개 범위와 초기 설정을 선택해야 합니다. 취업을 위한 포트폴리오라면 Public으로 설정하여 누구나 볼 수 있게 하는 것이 좋습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 로컬에서 새 Repository 만들고 GitHub에 연결하기
# 프로젝트 폴더로 이동
cd my-data-analysis-project

# Git 저장소 초기화
git init

# 원격 저장소 연결 (GitHub에서 repository 생성 후)
git remote add origin https://github.com/kimjunior/my-data-analysis-project.git

# 현재 상태 확인
git remote -v

[도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 파이썬으로 만든 영화 추천 시스템 프로젝트를 GitHub에 올리려고 합니다. GitHub 메인 페이지 오른쪽 상단의 "+" 버튼을 클릭하고 "New repository"를 선택했습니다.

그런데 갑자기 여러 가지 선택지가 나타났습니다. 박시니어 씨에게 물었습니다.

"Public과 Private 중 어떤 걸 선택해야 하나요? README 파일은 뭔가요?" [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 Repository란 정확히 무엇일까요?

쉽게 비유하자면, Repository는 마치 도서관의 책장과 같습니다. 하나의 책장에는 한 권의 책(프로젝트)이 놓입니다.

책장마다 제목표(Repository 이름)가 붙어 있고, 누구나 볼 수 있는 일반 서가(Public)도 있고 특별 열람실(Private)도 있습니다. 이처럼 Repository는 프로젝트의 모든 파일과 변경 이력을 보관하는 공간입니다.

[왜 필요한가 - 문제 상황] 프로젝트마다 별도의 Repository가 필요한 이유는 무엇일까요? 한 Repository에 여러 프로젝트를 섞어 놓으면 관리가 어렵습니다.

영화 추천 시스템 코드와 주식 분석 코드가 한 곳에 있으면, 면접관이 원하는 프로젝트를 찾기 힘듭니다. 더 큰 문제는 버전 관리입니다.

서로 다른 프로젝트의 변경사항이 뒤섞이면 나중에 어떤 코드를 수정했는지 추적할 수 없습니다. [해결책 - Repository 구조화] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 프로젝트별 Repository를 만듭니다.

Repository를 분리하면 각 프로젝트의 목적과 범위가 명확해집니다. 또한 다른 사람과 협업할 때도 특정 프로젝트만 공유할 수 있습니다.

무엇보다 포트폴리오로 보여주기 쉽다는 큰 이점이 있습니다. "이 프로젝트를 보세요"라고 링크 하나만 전달하면 됩니다.

[Repository 만들기 과정] 실제로 GitHub에서 Repository를 만들어봅시다. GitHub 메인 페이지에서 "New repository" 버튼을 클릭합니다.

가장 먼저 Repository 이름을 정해야 합니다. 프로젝트 내용을 설명하는 명확한 이름을 사용하세요.

예를 들어 "movie-recommendation-system" 또는 "covid-data-analysis" 같은 형식이 좋습니다. 한글보다는 영문을 사용하는 것이 국제적으로 통용됩니다.

[Public vs Private] 다음으로 공개 범위를 선택해야 합니다. Public은 누구나 내 코드를 볼 수 있습니다.

포트폴리오 목적이라면 반드시 Public을 선택하세요. 채용 담당자가 내 GitHub를 방문했을 때 프로젝트를 볼 수 있어야 합니다.

Private은 나와 초대한 사람만 볼 수 있습니다. 회사 업무나 개인적인 프로젝트에 사용합니다.

초보자라면 일단 Public으로 시작하는 것을 추천합니다. [README 파일 초기화] "Initialize this repository with a README" 체크박스가 있습니다.

이 옵션을 선택하면 README.md 파일이 자동으로 생성됩니다. README는 프로젝트의 첫인상입니다.

방문자가 Repository에 들어오면 가장 먼저 보는 파일이죠. 지금 당장 체크하지 않아도 나중에 만들 수 있지만, 초기에 체크하면 편리합니다.

초보자라면 체크하는 것을 권장합니다. [gitignore 설정] ".gitignore" 옵션도 중요합니다.

gitignore는 GitHub에 올리지 않을 파일을 지정하는 설정 파일입니다. 예를 들어 데이터 분석 프로젝트라면 대용량 데이터 파일이나 개인 API 키 같은 것들은 올리면 안 됩니다.

"Python" 템플릿을 선택하면 파이썬 프로젝트에 맞는 기본 설정이 적용됩니다. pycache 폴더나 .pyc 파일 같은 불필요한 파일들이 자동으로 제외됩니다.

[License 선택] 라이선스는 선택 사항입니다. 오픈소스 프로젝트라면 MIT License를 많이 사용합니다.

이 라이선스는 다른 사람이 내 코드를 자유롭게 사용할 수 있게 허용하되, 저작권 표시는 유지하도록 합니다. 포트폴리오 목적이라면 라이선스를 선택하지 않아도 됩니다.

나중에 필요하면 추가할 수 있습니다. [로컬과 연결하기] Repository를 만들었다면 이제 내 컴퓨터의 프로젝트와 연결해야 합니다.

위 코드에서 git init은 현재 폴더를 Git 저장소로 만듭니다. git remote add origin은 GitHub의 Repository를 원격 저장소로 등록합니다.

"origin"은 원격 저장소의 별칭입니다. 관례적으로 origin을 사용합니다.

URL은 GitHub에서 복사할 수 있습니다. Repository 페이지의 "Code" 버튼을 클릭하면 HTTPS 주소가 나옵니다.

[정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. Repository 생성을 완료한 김주니어 씨는 이제 자신감이 생겼습니다.

"생각보다 어렵지 않네요!" Repository는 포트폴리오의 기본 단위입니다. 프로젝트마다 하나씩 만들어서 깔끔하게 관리하세요.

처음에는 2-3개만 만들어도 충분합니다. 점차 늘려가면 됩니다.

실전 팁

💡 - Repository 이름은 영문 소문자와 하이픈(-)을 사용하세요

포트폴리오 용도라면 반드시 Public으로 설정하세요
README 파일과 Python gitignore는 처음부터 추가하는 것이 편리합니다

3. Jupyter Notebook 업로드

김주니어 씨는 데이터 분석 프로젝트를 Jupyter Notebook으로 작성했습니다. 이제 이 파일을 GitHub에 올려야 합니다.

그런데 "이 .ipynb 파일을 그냥 올려도 될까? 실행 결과도 같이 보일까?" 궁금증이 생겼습니다.

Jupyter Notebook은 코드와 실행 결과를 함께 보여주는 대화형 문서입니다. GitHub는 .ipynb 파일을 자동으로 렌더링해서 보기 좋게 표시해줍니다.

그래프, 표, 이미지 등 모든 출력 결과가 그대로 보입니다. 데이터 분석 포트폴리오에 가장 적합한 형식입니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# Jupyter Notebook을 GitHub에 업로드하기
# 프로젝트 폴더에서 실행

# 모든 파일 추가 (Jupyter Notebook 포함)
git add *.ipynb

# 데이터 파일도 함께 추가 (용량 주의)
git add data/*.csv

# 커밋 메시지 작성
git commit -m "Add movie recommendation analysis notebook"

# GitHub에 푸시
git push origin main

[도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 넷플릭스 영화 데이터를 분석한 Jupyter Notebook 파일을 가지고 있습니다. 총 500줄의 코드와 20개의 시각화 그래프가 들어있습니다.

이 멋진 작업물을 면접관에게 보여주고 싶습니다. 박시니어 씨가 말했습니다.

"Jupyter Notebook은 GitHub에 올리면 자동으로 예쁘게 보여져요. 실행 결과까지 전부 다요." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 Jupyter Notebook 업로드가 왜 특별할까요?

쉽게 비유하자면, Jupyter Notebook은 마치 요리책과 같습니다. 레시피(코드)와 완성된 요리 사진(실행 결과)이 함께 있습니다.

일반 .py 파일은 레시피만 있습니다. 하지만 Jupyter Notebook은 "이렇게 하면 이런 결과가 나옵니다"를 한눈에 보여줍니다.

이처럼 Jupyter Notebook은 분석 과정과 결과를 동시에 전달하는 강력한 도구입니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 일반 파이썬 파일만 올리면 어떤 문제가 있을까요?

면접관이 내 코드를 보려면 직접 실행해야 합니다. 하지만 데이터가 없거나, 라이브러리 버전이 다르면 실행이 안 될 수 있습니다.

설령 실행되더라도 시간이 오래 걸립니다. "이 분석이 어떤 결과를 냈는지" 확인하는 데만 30분이 걸릴 수 있습니다.

바쁜 채용 담당자는 그럴 시간이 없습니다. [해결책 - Jupyter Notebook의 장점] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 Jupyter Notebook을 사용합니다.

Notebook을 GitHub에 올리면 실행 결과가 저장됩니다. 또한 GitHub가 자동으로 렌더링해서 웹 브라우저에서 바로 볼 수 있게 만듭니다.

무엇보다 그래프와 표가 그대로 표시된다는 큰 이점이 있습니다. 클릭 한 번이면 내 분석 전체를 볼 수 있습니다.

[파일 준비하기] Notebook을 업로드하기 전에 먼저 정리해야 합니다. Jupyter Notebook을 열고 "Kernel > Restart & Run All"을 실행하세요.

이렇게 하면 모든 셀이 순서대로 실행되고 결과가 저장됩니다. 에러가 나는 셀이 있다면 반드시 수정하세요.

중간에 에러가 있으면 면접관이 "이 사람은 제대로 테스트도 안 했네"라고 생각할 수 있습니다. [불필요한 출력 제거] 모든 출력을 다 보여줄 필요는 없습니다.

예를 들어 데이터를 불러오는 과정에서 1000줄짜리 로그가 출력됐다면, 그 셀의 출력은 지우는 것이 좋습니다. 셀을 선택하고 "Cell > Current Outputs > Clear"를 실행하세요.

중요한 결과만 남기고 나머지는 정리하면 훨씬 깔끔해 보입니다. [코드 분석 - 단계별 설명] 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다.

먼저 git add *.ipynb는 모든 Notebook 파일을 스테이징합니다. 별표(*)는 와일드카드로, 확장자가 .ipynb인 모든 파일을 선택합니다.

다음으로 git add data/*.csv는 데이터 파일도 함께 추가합니다. 단, 파일 크기를 확인하세요.

GitHub는 100MB 이상 파일을 거부합니다. 커밋 메시지는 무엇을 추가했는지 명확하게 작성합니다.

[파일 크기 주의사항] 데이터 파일을 올릴 때는 반드시 크기를 확인하세요. GitHub는 한 파일당 100MB 제한이 있습니다.

대용량 데이터는 .gitignore에 추가하고, 대신 데이터 출처 링크를 README에 적어두세요. "이 분석에 사용한 데이터는 여기에서 다운로드할 수 있습니다"라고 안내하면 됩니다.

또는 샘플 데이터만 일부 올리는 방법도 있습니다. [Push 하기] 마지막으로 git push origin main을 실행합니다.

처음 push할 때는 GitHub 로그인을 요구할 수 있습니다. 사용자 이름과 비밀번호를 입력하세요.

최근에는 비밀번호 대신 Personal Access Token을 사용합니다. GitHub 설정에서 토큰을 생성하고, 비밀번호 대신 입력하면 됩니다.

push가 완료되면 GitHub 웹사이트에서 확인해보세요. [GitHub에서 확인하기] Repository 페이지를 새로고침하면 .ipynb 파일이 보입니다.

파일 이름을 클릭해보세요. 놀랍게도 Notebook이 완전히 렌더링되어 있습니다.

마크다운 셀, 코드 셀, 그래프까지 전부 보입니다. 실제로 실행하지 않아도 결과를 볼 수 있습니다.

이것이 Jupyter Notebook을 포트폴리오로 사용하는 이유입니다. [모바일에서도 확인] 신기하게도 GitHub는 모바일에서도 Notebook을 렌더링합니다.

스마트폰으로 내 Repository를 열어보세요. 그래프와 표가 모두 보입니다.

면접관이 출퇴근길에 내 포트폴리오를 볼 수도 있다는 뜻입니다. 따라서 모바일에서도 보기 좋게 정리하는 것이 중요합니다.

[정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. Notebook을 성공적으로 업로드한 김주니어 씨는 흥분했습니다.

"와, 진짜 그래프가 다 보여요!" Jupyter Notebook은 데이터 분석가의 최고의 포트폴리오 형식입니다. 코드 실력과 분석 능력을 동시에 보여줄 수 있습니다.

여러분의 분석 과정을 자신 있게 공유하세요.

실전 팁

💡 - 업로드 전에 "Restart & Run All"로 모든 셀을 실행하세요

100MB 이상 파일은 .gitignore에 추가하고 데이터 출처를 README에 기록하세요
불필요한 로그 출력은 지우고 핵심 결과만 남기세요

4. README 작성법

김주니어 씨의 Repository에는 이제 Notebook 파일이 올라가 있습니다. 그런데 막상 다른 사람 입장에서 보니 뭔가 부족합니다.

"이게 무슨 프로젝트인지, 어떻게 실행하는건지 설명이 없네?" README 파일이 필요한 순간입니다.

README.md는 프로젝트의 설명서입니다. 마치 책의 서문처럼, 이 프로젝트가 무엇인지, 왜 만들었는지, 어떻게 사용하는지 설명합니다.

마크다운 문법으로 작성하며, Repository를 방문한 사람이 가장 먼저 보는 파일입니다. 좋은 README는 프로젝트의 가치를 10배 높입니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# README.md 기본 템플릿
# 프로젝트 폴더에 README.md 파일 생성

"""
# 넷플릭스 영화 추천 시스템

## 프로젝트 소개
사용자의 시청 이력을 분석하여 맞춤 영화를 추천하는 시스템입니다.
협업 필터링 알고리즘을 사용했습니다.

## 주요 기능
- 사용자 기반 협업 필터링
- 영화 유사도 분석
- 추천 정확도: 82%

## 사용 기술
- Python 3.9
- pandas, numpy
- scikit-learn
- matplotlib, seaborn

## 실행 방법
pip install -r requirements.txt
jupyter notebook movie_recommendation.ipynb

## 프로젝트 결과
- 10,000개 영화 데이터 분석
- 추천 알고리즘 3가지 비교
- 최적 모델 선정 및 평가
"""

[도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 자신의 Repository를 친구에게 공유했습니다. 친구가 물었습니다.

"이게 뭐하는 프로젝트야? 어떻게 실행해?" 김주니어 씨는 당황했습니다.

코드는 있지만 설명이 없었던 것입니다. 박시니어 씨가 조언했습니다.

"README 파일을 작성해보세요. 이게 없으면 아무리 좋은 프로젝트도 평가받기 어렵습니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 README란 정확히 무엇일까요?

쉽게 비유하자면, README는 마치 제품의 사용 설명서와 같습니다. 새로 산 가전제품을 사용하기 전에 설명서를 읽듯이, 개발자들은 프로젝트를 이해하기 위해 README를 먼저 읽습니다.

"이게 뭐지?", "어떻게 쓰지?", "누가 만들었지?"에 대한 답이 모두 여기 있습니다. 이처럼 README는 프로젝트의 첫인상을 결정하는 중요한 문서입니다.

[왜 필요한가 - 문제 상황] README가 없으면 어떤 문제가 생길까요? 면접관이 내 Repository를 방문했다고 가정해봅시다.

Notebook 파일이 5개, 파이썬 파일이 10개 있습니다. 어디서부터 봐야 할까요?

무엇이 중요한 파일일까요? 어떤 라이브러리를 설치해야 할까요?

이런 질문에 답이 없으면 면접관은 그냥 창을 닫아버립니다. 시간이 없거든요.

[해결책 - README의 힘] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 README를 작성합니다. README가 있으면 프로젝트를 30초 안에 파악할 수 있습니다.

또한 전문성을 보여줄 수 있습니다. "이 사람은 커뮤니케이션 능력도 있구나"라는 인상을 줍니다.

무엇보다 프로젝트의 가치를 제대로 전달할 수 있다는 큰 이점이 있습니다. [README 구조] 좋은 README는 일정한 구조를 따릅니다.

가장 먼저 프로젝트 제목이 옵니다. 큰 제목(# 제목)을 사용하세요.

다음은 프로젝트 소개입니다. 2-3문장으로 "이 프로젝트가 무엇인지"를 설명합니다.

그다음은 주요 기능입니다. 불릿 포인트로 핵심 기능을 나열하세요.

사용 기술 섹션에서는 어떤 언어와 라이브러리를 썼는지 적습니다. [프로젝트 소개 작성하기] 프로젝트 소개는 가장 중요한 부분입니다.

"무엇을 만들었나?"보다 "왜 만들었나?"를 강조하세요. 예를 들어 "넷플릭스 데이터를 분석한 프로젝트입니다"보다는 "사용자 취향에 맞는 영화를 추천하기 위해 10,000개의 넷플릭스 데이터를 분석했습니다"가 훨씬 좋습니다.

문제 상황과 해결 방법을 간단히 적으면 됩니다. [기술 스택 명시하기] 사용한 기술을 명확히 적어야 합니다.

"Python으로 만들었습니다"만으로는 부족합니다. Python 버전, 주요 라이브러리와 버전까지 적으세요.

"Python 3.9, pandas 1.3.0, scikit-learn 0.24.2"처럼 구체적으로 작성합니다. 나중에 누군가 내 프로젝트를 실행하려고 할 때 이 정보가 꼭 필요합니다.

[실행 방법 설명] "어떻게 실행하나요?"에 답하세요. 코드 블록을 사용해서 실행 명령어를 적습니다.

단계별로 작성하면 좋습니다. "1.

저장소 클론하기, 2. 라이브러리 설치하기, 3.

Notebook 실행하기" 같은 형식입니다. 초보자도 따라할 수 있을 정도로 자세히 쓰는 것이 좋습니다.

[마크다운 문법 활용] README는 마크다운으로 작성합니다. 제목은 #으로, 불릿 포인트는 -로 만듭니다.

코드는 백틱 세 개(```)로 감싸면 코드 블록이 됩니다. 굵게는 별표 두 개로, 기울임은 별표 하나로 표현합니다.

이미지는 ![설명](이미지주소) 형식으로 삽입합니다. 마크다운은 간단하지만 강력합니다.

[프로젝트 결과 강조] 분석 프로젝트라면 결과를 꼭 포함하세요. "추천 정확도 82% 달성", "10,000개 데이터 분석 완료" 같은 구체적인 수치를 적습니다.

그래프나 차트 이미지를 추가하면 더 좋습니다. 숫자는 설득력이 있습니다.

"잘 만들었습니다"보다 "정확도 82%를 달성했습니다"가 훨씬 임팩트 있습니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.

README를 작성하고 나니 프로젝트가 완전히 달라 보였습니다. "이제 진짜 포트폴리오 같아요!" README는 프로젝트의 얼굴입니다.

코드만큼이나 중요합니다. 시간을 들여서 정성껏 작성하세요.

좋은 README 하나가 면접 기회를 만들어줄 수 있습니다.

실전 팁

💡 - 프로젝트 소개는 "왜 만들었나?"를 중심으로 작성하세요

기술 스택은 버전까지 명시하면 전문적으로 보입니다
실행 방법은 초보자도 따라할 수 있을 정도로 자세히 쓰세요

5. 프로젝트 설명 작성

README의 기본 구조는 완성했지만, 김주니어 씨는 고민에 빠졌습니다. "프로젝트를 어떻게 설명해야 면접관이 흥미를 가질까?" 단순히 "영화 추천 시스템입니다"라고만 쓰기엔 뭔가 아쉽습니다.

프로젝트 설명은 기술적 내용과 스토리를 결합한 것입니다. 단순히 기능을 나열하는 것이 아니라, 문제를 발견하고 해결한 과정을 보여줍니다.

좋은 설명은 "무엇을"보다 "왜"와 "어떻게"에 집중합니다. 면접관은 여러분의 사고 과정과 문제 해결 능력을 보고 싶어 합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 프로젝트 설명 예시 (README.md에 추가)

"""
## 프로젝트 배경

넷플릭스에서 영화를 고르는 데 평균 18분이 걸린다는 연구 결과를 보았습니다.
"왜 이렇게 고르기 어려울까?"라는 질문에서 프로젝트가 시작되었습니다.

## 문제 정의

- 너무 많은 선택지 (10,000+ 영화)
- 개인화된 추천 부족
- 평점만으로는 취향 파악 어려움

## 해결 방법

협업 필터링 알고리즘으로 "나와 비슷한 취향을 가진 사람들이 좋아한 영화"를 찾았습니다.
사용자 기반과 아이템 기반 두 가지 방식을 비교했습니다.

## 주요 성과

- 추천 정확도: 82.3%
- 기존 랜덤 추천 대비 37% 향상
- 처리 속도: 1초 이내 (10,000개 영화 기준)
"""

[도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 영화 추천 프로젝트를 만든 계기가 있었습니다. 주말마다 넷플릭스에서 영화를 고르는데 30분씩 걸렸거든요.

"이거 나만 이런가?" 싶어서 찾아보니, 많은 사람이 같은 문제를 겪고 있었습니다. 박시니어 씨가 말했습니다.

"그 이야기를 README에 써보세요. 프로젝트에 스토리가 생깁니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 좋은 프로젝트 설명이란 무엇일까요?

쉽게 비유하자면, 프로젝트 설명은 마치 탐정 소설과 같습니다. 사건 발생(문제 발견), 추리 과정(분석 방법), 범인 검거(해결)의 구조를 따릅니다.

단순히 "범인은 A입니다"라고만 하면 재미없습니다. "어떻게 A를 찾았는지" 과정이 중요합니다.

이처럼 프로젝트 설명도 결과보다 과정이 더 중요합니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 기능만 나열하면 어떤 문제가 있을까요?

"영화 추천 기능이 있습니다. 협업 필터링을 사용했습니다.

정확도는 82%입니다." 이렇게만 쓰면 면접관은 흥미를 느끼지 못합니다. 왜 영화 추천을 만들었는지, 왜 협업 필터링을 선택했는지 알 수 없습니다.

그냥 튜토리얼 따라한 것처럼 보일 수 있습니다. [해결책 - 스토리텔링] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 스토리를 담은 설명을 씁니다.

스토리가 있으면 프로젝트가 살아납니다. 또한 여러분의 사고 과정을 보여줄 수 있습니다.

무엇보다 왜 이 사람을 뽑아야 하는지 설득할 수 있다는 큰 이점이 있습니다. 문제를 찾고, 분석하고, 해결하는 능력이 바로 기업이 원하는 것입니다.

[프로젝트 배경 쓰기] 가장 먼저 프로젝트 배경을 설명합니다. "왜 이 프로젝트를 시작했나요?"에 답하세요.

개인적인 경험이 있다면 더욱 좋습니다. "수업 과제로 했습니다"보다는 "친구가 영화 고르는 걸 도와주고 싶어서 시작했습니다"가 훨씬 진정성 있습니다.

통계나 연구 결과를 인용하면 전문성도 보일 수 있습니다. [문제 정의하기] 다음으로 명확한 문제 정의가 필요합니다.

불릿 포인트로 2-3가지 구체적인 문제를 나열하세요. "영화가 너무 많다"보다는 "10,000개 이상의 영화 중에서 내 취향에 맞는 것을 찾기 어렵다"가 더 구체적입니다.

문제가 명확할수록 해결 방법도 돋보입니다. [해결 방법 설명] 어떻게 이 문제를 해결했는지 설명합니다.

기술 용어만 나열하지 마세요. "협업 필터링 사용"보다는 "나와 비슷한 취향을 가진 사용자들이 좋아한 영화를 찾는 협업 필터링 기법을 적용했습니다"가 이해하기 쉽습니다.

왜 이 방법을 선택했는지도 간단히 적으면 좋습니다. "다른 방법도 시도했지만, 협업 필터링이 가장 정확했습니다" 같은 문장이면 충분합니다.

[비교 분석 포함하기] 여러 방법을 비교했다면 꼭 포함하세요. "사용자 기반과 아이템 기반 두 가지 협업 필터링을 비교했습니다.

우리 데이터에서는 사용자 기반이 3% 더 정확했습니다." 이렇게 쓰면 여러분이 단순히 코드를 따라한 게 아니라, 실험하고 비교했다는 것을 보여줍니다. 탐구 정신이 드러납니다.

[주요 성과 강조] 구체적인 수치로 성과를 표현하세요. "잘 동작합니다"보다 "82.3% 정확도를 달성했습니다"가 훨씬 임팩트 있습니다.

"빠릅니다"보다 "10,000개 영화를 1초 이내에 처리합니다"가 명확합니다. 기존 방법과 비교할 수 있다면 더욱 좋습니다.

"랜덤 추천 대비 37% 향상"같은 문장은 개선 정도를 명확히 보여줍니다. [한계와 개선점] 완벽한 프로젝트는 없습니다.

한계를 인정하세요. "이 프로젝트의 한계는 신규 사용자에게는 추천이 어렵다는 점입니다.

앞으로 콘텐츠 기반 필터링을 추가하여 개선할 계획입니다." 이렇게 쓰면 오히려 깊이 있게 생각했다는 인상을 줍니다. 자신의 작업을 객관적으로 평가할 수 있는 능력을 보여주는 것입니다.

[정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 프로젝트 설명을 스토리 중심으로 다시 쓴 후, 친구들의 반응이 달라졌습니다.

"오, 이거 진짜 재밌다. 나도 써보고 싶은데?" 좋은 프로젝트 설명은 기술과 스토리의 조화입니다.

여러분의 문제 해결 여정을 자신 있게 풀어내세요. 그것이 진정한 포트폴리오입니다.

실전 팁

💡 - 프로젝트 시작 계기를 개인적인 경험으로 풀어내세요

구체적인 수치로 성과를 표현하면 설득력이 높아집니다
한계와 개선점을 함께 적으면 객관성과 성장 가능성을 보여줍니다

6. 시각화 결과 이미지 추가

김주니어 씨의 프로젝트에는 멋진 그래프가 많습니다. 영화 장르별 분포, 추천 정확도 비교 차트 등입니다.

하지만 README에는 텍스트만 있습니다. "그래프를 README에도 보여줄 수 있을까?" 궁금해졌습니다.

이미지 추가는 README를 시각적으로 풍부하게 만듭니다. 그래프, 차트, 스크린샷 등을 삽입하여 프로젝트 결과를 한눈에 보여줄 수 있습니다.

마크다운 문법으로 간단히 추가할 수 있습니다. 좋은 이미지 하나가 긴 설명보다 효과적일 때가 많습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 시각화 결과를 이미지로 저장하고 README에 추가하기
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 그래프 생성
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=accuracy_df, x='method', y='accuracy')
plt.title('추천 알고리즘 정확도 비교')
plt.ylabel('정확도 (%)')

# 이미지 저장 (images 폴더에 저장)
plt.savefig('images/accuracy_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.close()

# README.md에 이미지 추가
# ![추천 알고리즘 정확도 비교](images/accuracy_comparison.png)

[도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 프로젝트 발표를 준비하면서 멋진 그래프를 많이 만들었습니다. 장르별 영화 분포를 보여주는 파이 차트, 추천 정확도를 비교하는 막대 그래프 등입니다.

Jupyter Notebook에는 이 그래프들이 있지만, README에는 없습니다. 박시니어 씨가 조언했습니다.

"README에도 주요 그래프를 넣으세요. 사람들이 Notebook을 열기 전에 먼저 보게 됩니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 README에 이미지를 추가하는 것이 왜 중요할까요?

쉽게 비유하자면, 이미지는 마치 영화 포스터와 같습니다. 영화를 보기 전에 포스터만 봐도 대충 어떤 내용인지 감이 옵니다.

마찬가지로 README의 이미지만 봐도 "아, 이 프로젝트는 이런 분석을 했구나"라고 알 수 있습니다. 이처럼 이미지는 정보를 빠르게 전달하는 강력한 도구입니다.

[왜 필요한가 - 문제 상황] 텍스트만 있는 README는 어떤 문제가 있을까요? 아무리 자세히 설명해도, 글만 있으면 지루합니다.

면접관이 README를 쭉 스크롤하다가 "글이 너무 많네"라고 생각하고 닫아버릴 수 있습니다. 특히 데이터 분석 프로젝트는 시각화가 핵심인데, 그걸 보여주지 못하면 프로젝트의 가치가 반감됩니다.

[해결책 - 전략적 이미지 배치] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 핵심 이미지를 README에 추가합니다. 이미지가 있으면 시선을 사로잡습니다.

또한 복잡한 결과를 한 번에 이해할 수 있게 합니다. 무엇보다 전문성을 시각적으로 보여줄 수 있다는 큰 이점이 있습니다.

"이 사람은 데이터 시각화를 제대로 할 줄 아는구나"라는 인상을 줍니다. [이미지 준비하기] 먼저 이미지 파일을 준비해야 합니다.

Jupyter Notebook에서 그래프를 그렸다면, plt.savefig()로 저장하세요. 위 코드처럼 파일명과 경로를 지정합니다.

dpi=300으로 설정하면 고해상도로 저장됩니다. **bbox_inches='tight'**는 여백을 자동으로 조정해줍니다.

PNG 형식을 권장합니다. 용량도 적당하고, 투명 배경도 지원합니다.

[폴더 구조 만들기] 이미지를 체계적으로 관리하려면 폴더를 만드세요. 프로젝트 루트에 images 또는 assets 폴더를 만듭니다.

모든 이미지를 여기에 저장하면 관리가 쉽습니다. 파일명은 구체적으로 짓는 것이 좋습니다.

graph1.png보다는 accuracy_comparison.png가 나중에 찾기 쉽습니다. [마크다운으로 이미지 삽입] README에 이미지를 추가하는 방법은 간단합니다.

![이미지 설명](이미지 경로) 형식을 사용합니다. 대괄호 안의 텍스트는 이미지가 로드되지 않을 때 표시됩니다.

이미지 경로는 상대 경로를 사용하세요. images/accuracy_comparison.png처럼 작성하면 됩니다.

GitHub가 자동으로 렌더링해줍니다. [이미지 크기 조정] 이미지가 너무 크면 가독성이 떨어집니다.

마크다운은 기본적으로 이미지 크기를 조정하는 기능이 없습니다. 하지만 HTML을 섞어 쓸 수 있습니다.

<img src="images/graph.png" width="500">처럼 작성하면 너비를 지정할 수 있습니다. 또는 이미지 생성 시 figsize를 조정하는 것도 방법입니다.

[어떤 이미지를 포함할까] 모든 그래프를 다 넣을 필요는 없습니다. 가장 중요한 결과 2-3개만 선택하세요.

예를 들어 "추천 알고리즘 정확도 비교"는 필수입니다. 프로젝트의 핵심 성과를 보여주는 그래프이기 때문입니다.

"영화 장르별 분포"도 좋습니다. 어떤 데이터를 분석했는지 한눈에 보여줍니다.

너무 많으면 오히려 산만합니다. [캡션 추가하기] 이미지 아래에 간단한 설명을 추가하세요.

이미지만 덩그러니 있으면 무슨 의미인지 헷갈릴 수 있습니다. "*그림 1.

협업 필터링 방식별 추천 정확도 비교*" 같은 캡션을 이탤릭체로 추가하면 전문적으로 보입니다. 한 줄이면 충분합니다.

[스크린샷도 활용하기] 웹 서비스라면 스크린샷을 추가하세요. 실제 동작하는 화면을 보여주는 것이 가장 임팩트 있습니다.

"영화 추천 결과 화면"처럼 사용자가 보는 최종 결과를 캡처해서 올리세요. 데이터 분석 프로젝트라도 Jupyter Notebook 실행 화면 일부를 스크린샷으로 보여줄 수 있습니다.

[정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. README에 주요 그래프를 추가하고 나니, 프로젝트가 훨씬 생동감 있어 보였습니다.

"이제 진짜 완성된 것 같아요!" 이미지는 천 마디 말보다 강력합니다. 여러분의 분석 결과를 시각적으로 자신 있게 보여주세요.

그것만으로도 포트폴리오의 품질이 달라집니다.

실전 팁

💡 - 이미지는 dpi=300 이상 고해상도로 저장하세요

핵심 결과 2-3개만 선택적으로 추가하세요 (너무 많으면 산만합니다)
이미지마다 간단한 캡션을 추가하면 전문적으로 보입니다

7. 포트폴리오 구조 정리

김주니어 씨는 이제 프로젝트 3개를 GitHub에 올렸습니다. 그런데 막상 자신의 프로필을 보니 뭔가 어지럽습니다.

"어떤 프로젝트가 중요한지, 어떤 순서로 봐야 하는지 헷갈려." 포트폴리오 전체를 정리할 필요가 생겼습니다.

포트폴리오 구조는 프로젝트들을 체계적으로 조직하는 것입니다. Repository에 명확한 이름을 붙이고, 프로필 README를 만들어 소개합니다.

Pin 기능으로 대표 프로젝트를 상단에 고정할 수 있습니다. 좋은 구조는 면접관이 3분 안에 여러분의 실력을 파악할 수 있게 합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# GitHub 프로필 README 만들기
# 1. 자신의 username과 동일한 이름의 Repository 생성
# 예: username이 kimjunior라면 kimjunior/kimjunior Repository 생성

# 2. README.md 작성 예시
"""
# 안녕하세요, 데이터 분석가 김주니어입니다

## 소개
- 파이썬 데이터 분석 6개월차
- 관심 분야: 추천 시스템, 자연어 처리
- 이메일: junior@example.com
- 블로그: https://blog.example.com

## 주요 프로젝트
### 1. 넷플릭스 영화 추천 시스템
협업 필터링으로 82% 추천 정확도 달성
[프로젝트 보기](https://github.com/kimjunior/movie-recommendation)

### 2. 코로나 데이터 분석
10개국 데이터 수집 및 시각화
[프로젝트 보기](https://github.com/kimjunior/covid-analysis)

## 기술 스택
![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3776AB?style=flat&logo=python&logoColor=white)
![Pandas](https://img.shields.io/badge/Pandas-150458?style=flat&logo=pandas&logoColor=white)
"""

[도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 3개월간 열심히 프로젝트를 만들었습니다. GitHub에는 Repository가 5개나 됩니다.

하지만 채용 공고에 GitHub 주소를 적으려니 걱정이 됩니다. "면접관이 내 GitHub에 들어오면 뭘 먼저 볼까?" 박시니어 씨가 조언했습니다.

"포트폴리오도 구조가 중요해요. 면접관이 3분 안에 핵심을 파악할 수 있어야 합니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 포트폴리오 구조란 정확히 무엇일까요?

쉽게 비유하자면, 포트폴리오 구조는 마치 미술 전시회 배치와 같습니다. 전시관에 들어섰을 때 가장 먼저 보이는 곳에 대표 작품을 걸어둡니다.

작품마다 제목과 설명이 붙어 있습니다. 관람 순서도 표시되어 있죠.

이처럼 GitHub 포트폴리오도 전략적인 배치가 필요합니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 구조 없이 프로젝트만 나열하면 어떤 문제가 있을까요?

면접관이 내 GitHub에 들어왔다고 가정해봅시다. Repository가 10개 있는데, 어떤 게 중요한지 알 수 없습니다.

"hello-world", "test-project", "movie-recommendation" 이런 식으로 섞여 있으면, 어디서부터 봐야 할지 막막합니다. 결국 아무거나 하나 클릭했다가 "별로네"라고 생각하고 나갈 수 있습니다.

[해결책 - 전략적 구조화] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 포트폴리오를 구조화합니다. 구조화하면 첫인상이 달라집니다.

또한 내가 원하는 프로젝트를 먼저 보게 만들 수 있습니다. 무엇보다 전문성과 계획성을 보여줄 수 있다는 큰 이점이 있습니다.

"이 사람은 자기 관리를 잘하는구나"라는 인상을 줍니다. [프로필 README 만들기] 가장 먼저 할 일은 프로필 README를 만드는 것입니다.

자신의 username과 동일한 이름의 Repository를 만드세요. 예를 들어 username이 "kimjunior"라면 "kimjunior"이라는 Repository를 만듭니다.

신기하게도 이 Repository의 README가 프로필 페이지에 표시됩니다. GitHub의 숨겨진 기능입니다.

[프로필 README 내용] 프로필 README에는 자기소개를 넣습니다. 간단히 "누구이고, 무엇을 하는지" 2-3줄로 적으세요.

이메일이나 블로그 링크도 추가하면 좋습니다. 가장 중요한 것은 주요 프로젝트 소개입니다.

3개 정도를 골라서 제목과 한 줄 설명, 그리고 링크를 적습니다. 방문자가 바로 핵심 프로젝트로 이동할 수 있게 하는 것입니다.

[Pin 기능 활용] GitHub 프로필 페이지에는 Pin 기능이 있습니다. 프로필 설정에서 "Customize your pins"를 클릭하세요.

최대 6개의 Repository를 선택할 수 있습니다. 선택한 Repository가 프로필 상단에 카드 형태로 표시됩니다.

가장 자신 있는 프로젝트를 Pin 하세요. 이게 바로 여러분의 대표작입니다.

[Repository 이름 규칙] Repository 이름도 전략적으로 짓습니다. "project1", "final-project" 같은 이름은 피하세요.

프로젝트 내용이 드러나는 이름을 사용합니다. "netflix-movie-recommendation", "covid19-data-visualization" 같은 형식이 좋습니다.

영문 소문자와 하이픈만 사용하세요. 길어도 괜찮습니다.

명확한 게 중요합니다. [Repository 설명 추가] 각 Repository에 짧은 설명을 추가하세요.

Repository 페이지 상단의 "About" 섹션을 편집할 수 있습니다. 한 줄로 프로젝트를 요약합니다.

"협업 필터링 기반 넷플릭스 영화 추천 시스템"처럼 작성하세요. 이 설명이 Repository 목록에 표시됩니다.

또한 태그도 추가할 수 있습니다. "python", "data-analysis", "machine-learning" 같은 키워드를 넣으세요.

[연습 프로젝트 정리] 초반에 만든 연습 프로젝트는 어떻게 할까요? 두 가지 선택지가 있습니다.

하나는 삭제하는 것입니다. "hello-world" 같은 의미 없는 Repository는 과감히 지우세요.

다른 하나는 Private으로 전환하는 것입니다. 삭제하긴 아깝지만 포트폴리오에 포함하고 싶지 않다면 Private으로 바꾸면 됩니다.

[기술 스택 뱃지 추가] 프로필 README에 기술 스택을 시각적으로 보여주세요. shields.io 사이트에서 뱃지를 만들 수 있습니다.

Python, Pandas, Scikit-learn 같은 로고가 있는 예쁜 뱃지를 생성할 수 있습니다. 이미지 형태로 README에 삽입하면 됩니다.

위 코드 예시처럼 간단합니다. 시각적으로 기술 스택을 보여주면 전문성이 높아 보입니다.

[지속적인 업데이트] 포트폴리오는 계속 발전합니다. 새 프로젝트를 만들 때마다 Pin을 업데이트하세요.

실력이 늘면서 초기 프로젝트보다 나은 것을 만들게 됩니다. 그럼 초기 프로젝트를 Pin에서 빼고 새 프로젝트를 추가하면 됩니다.

포트폴리오는 항상 "지금 현재" 여러분의 최고 실력을 보여줘야 합니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.

포트폴리오 구조를 정리하고 나니, GitHub 프로필이 완전히 달라 보였습니다. 친구가 말했습니다.

"너 진짜 전문가 같아!" 포트폴리오는 여러분의 브랜드입니다. 시간을 들여서 체계적으로 정리하세요.

첫인상이 달라지면, 기회도 달라집니다.

실전 팁

💡 - 프로필 README를 만들어 핵심 프로젝트를 소개하세요

Pin 기능으로 대표 프로젝트 3-6개를 상단에 고정하세요
Repository 이름은 프로젝트 내용이 명확히 드러나게 지으세요

이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!

#Python#GitHub#Portfolio#README#Documentation

포트폴리오 정리하기 완벽 가이드

# 포트폴리오 정리하기 완벽 가이드 초급 개발자를 위한 GitHub 포트폴리오 정리 가이드입니다. GitHub 계정 생성부터 프로젝트 구조화까지, 취업에 필요한 모든 것을 담았습니다. 실무 예제와 함께 단계별로 따라하면서 나만의 포트폴리오를 완성해보세요. --- ## 목차 1. [GitHub_계정_생성](#github-계정-생성) 2. [Repository_만들기](#repository-만들기) 3. [Jupyter_Notebook_업로드](#jupyter-notebook-업로드) 4. [README_작성법](#readme-작성법) 5. [프로젝트_설명_작성](#프로젝트-설명-작성) 6. [시각화_결과_이미지_추가](#시각화-결과-이미지-추가) 7. [포트폴리오_구조_정리](#포트폴리오-구조-정리) --- ## 1. GitHub_계정_생성 신입 개발자 김주니어 씨는 온라인 강의로 파이썬을 열심히 공부했습니다. 데이터 분석 프로젝트도 몇 개 완성했죠. 그런데 이력서를 쓰려니 막막했습니다. "내가 만든 프로젝트를 어디에 어떻게 보여줘야 하지?" **GitHub**는 개발자의 이력서이자 포트폴리오입니다. 마치 화가가 자신의 작품을 전시하는 갤러리와 같습니다. 코드를 저장하고 관리할 수 있을 뿐만 아니라, 전 세계 개발자들과 협업할 수 있는 플랫폼입니다. 취업을 준비하는 개발자라면 반드시 GitHub 계정이 필요합니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python # GitHub 계정 생성 후 Git 설정하기 # 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다 # 사용자 이름 설정 git config --global user.name "김주니어" # 이메일 설정 (GitHub 가입 시 사용한 이메일) git config --global user.email "junior@example.com" # 설정 확인 git config --list ``` [도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 3개월간 파이썬 데이터 분석 과정을 수료했습니다. Jupyter Notebook으로 만든 프로젝트가 10개나 됩니다. 그런데 막상 취업 준비를 하려니 문제가 생겼습니다. "면접관에게 어떻게 내 실력을 보여주지?" 선배 개발자 박시니어 씨가 조언했습니다. "GitHub 계정부터 만들어요. 요즘 기업들은 이력서보다 GitHub 프로필을 더 중요하게 봅니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 **GitHub**란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, GitHub는 마치 개발자를 위한 인스타그램과 같습니다. 사진 대신 코드를 올리고, 좋아요 대신 스타를 받습니다. 팔로워도 있고, 다른 사람의 작품을 구경할 수도 있습니다. 이처럼 GitHub는 코드를 저장하고 공유하는 소셜 플랫폼 역할을 합니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] GitHub가 없던 시절에는 어땠을까요? 개발자들은 자신의 프로젝트를 USB에 담아 다녔습니다. 면접 때마다 노트북을 들고 가서 코드를 보여줘야 했죠. 더 큰 문제는 협업이었습니다. 이메일로 코드 파일을 주고받다 보면 버전이 꼬이기 일쑤였습니다. "최종.py", "최종_진짜.py", "최종_진짜_최종.py" 같은 파일명이 난무했습니다. [해결책 - 개념의 등장] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **GitHub**가 등장했습니다. GitHub를 사용하면 모든 프로젝트를 클라우드에 안전하게 보관할 수 있습니다. 또한 링크 하나만 공유하면 누구나 내 코드를 볼 수 있습니다. 무엇보다 **버전 관리**가 자동으로 되어 코드의 변경 이력을 추적할 수 있다는 큰 이점이 있습니다. [코드 분석 - 단계별 설명] 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저 `git config --global user.name` 명령으로 사용자 이름을 설정합니다. 이 정보는 커밋할 때마다 기록되므로 중요합니다. 다음으로 `user.email`을 설정하는데, 반드시 GitHub 가입 시 사용한 이메일과 동일해야 합니다. 마지막으로 `git config --list`로 설정이 제대로 되었는지 확인합니다. [실제 계정 생성 과정] 실제로 GitHub 계정을 만드는 과정은 매우 간단합니다. 먼저 github.com에 접속합니다. 오른쪽 상단의 "Sign up" 버튼을 클릭하세요. 이메일 주소를 입력하고, 비밀번호를 설정합니다. 사용자 이름은 신중하게 정해야 합니다. 이 이름이 곧 여러분의 GitHub 주소가 되기 때문입니다. 예를 들어 "kimjunior"라고 정하면, 여러분의 GitHub 주소는 "github.com/kimjunior"가 됩니다. [사용자 이름 정하기] 사용자 이름을 정할 때는 몇 가지 규칙이 있습니다. 가장 좋은 방법은 실명을 영문으로 사용하는 것입니다. "kim-junior" 또는 "junior-kim" 같은 형식이 전문적으로 보입니다. 특수문자는 하이픈(-)만 사용할 수 있습니다. 너무 긴 이름은 피하는 것이 좋습니다. 취업할 때 이력서에 적을 주소이니 간결하고 기억하기 쉬운 이름을 선택하세요. [이메일 인증] 계정을 생성하면 GitHub에서 인증 이메일을 보냅니다. 메일함을 확인하고 "Verify email address" 버튼을 클릭하세요. 이 과정을 거쳐야 GitHub의 모든 기능을 사용할 수 있습니다. 인증 메일이 오지 않는다면 스팸함을 확인해보세요. [프로필 설정] 계정을 만들었다면 프로필을 꾸며봅시다. 오른쪽 상단의 프로필 아이콘을 클릭하고 "Settings"로 들어갑니다. "Public profile" 섹션에서 이름, 소개, 위치 등을 입력할 수 있습니다. 프로필 사진도 꼭 설정하세요. 사람들은 아바타보다 실제 사진을 선호합니다. 자기소개는 간단히 "주니어 데이터 분석가" 또는 "파이썬 입문 개발자" 정도면 충분합니다. [Git 설치하기] GitHub 계정을 만들었다면 이제 Git을 설치해야 합니다. Git은 버전 관리 도구입니다. GitHub와 Git은 다릅니다. Git은 내 컴퓨터에 설치하는 프로그램이고, GitHub는 클라우드 서비스입니다. git-scm.com에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운로드하세요. 설치 과정에서는 기본 설정 그대로 진행하면 됩니다. [Git 설정 완료] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. GitHub 계정을 만들고 Git 설정까지 마친 김주니어 씨는 뿌듯했습니다. "이제 진짜 개발자가 된 것 같아요!" GitHub 계정은 개발자 커리어의 시작점입니다. 지금부터 하나씩 프로젝트를 올리다 보면, 몇 년 후에는 여러분만의 멋진 포트폴리오가 완성되어 있을 것입니다. **실전 팁** 💡 - 사용자 이름은 실명 영문으로 설정하면 전문적입니다 - 프로필 사진은 반드시 설정하세요 (채용 담당자가 확인합니다) - Git 설정 시 이메일은 GitHub 가입 이메일과 반드시 동일해야 합니다 --- ## 2. Repository_만들기 GitHub 계정을 만든 김주니어 씨는 첫 프로젝트를 올릴 준비를 했습니다. 그런데 "New repository" 버튼을 눌렀더니 낯선 용어들이 나옵니다. "Public? Private? 이게 뭐지?" 막막함이 다시 찾아왔습니다. **Repository**는 프로젝트를 담는 저장소입니다. 마치 책장의 한 칸처럼, 하나의 프로젝트를 보관하는 공간입니다. Repository를 만들 때는 공개 범위와 초기 설정을 선택해야 합니다. 취업을 위한 포트폴리오라면 Public으로 설정하여 누구나 볼 수 있게 하는 것이 좋습니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python # 로컬에서 새 Repository 만들고 GitHub에 연결하기 # 프로젝트 폴더로 이동 cd my-data-analysis-project # Git 저장소 초기화 git init # 원격 저장소 연결 (GitHub에서 repository 생성 후) git remote add origin https://github.com/kimjunior/my-data-analysis-project.git # 현재 상태 확인 git remote -v ``` [도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 파이썬으로 만든 영화 추천 시스템 프로젝트를 GitHub에 올리려고 합니다. GitHub 메인 페이지 오른쪽 상단의 "+" 버튼을 클릭하고 "New repository"를 선택했습니다. 그런데 갑자기 여러 가지 선택지가 나타났습니다. 박시니어 씨에게 물었습니다. "Public과 Private 중 어떤 걸 선택해야 하나요? README 파일은 뭔가요?" [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 **Repository**란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, Repository는 마치 도서관의 책장과 같습니다. 하나의 책장에는 한 권의 책(프로젝트)이 놓입니다. 책장마다 제목표(Repository 이름)가 붙어 있고, 누구나 볼 수 있는 일반 서가(Public)도 있고 특별 열람실(Private)도 있습니다. 이처럼 Repository는 프로젝트의 모든 파일과 변경 이력을 보관하는 공간입니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 프로젝트마다 별도의 Repository가 필요한 이유는 무엇일까요? 한 Repository에 여러 프로젝트를 섞어 놓으면 관리가 어렵습니다. 영화 추천 시스템 코드와 주식 분석 코드가 한 곳에 있으면, 면접관이 원하는 프로젝트를 찾기 힘듭니다. 더 큰 문제는 버전 관리입니다. 서로 다른 프로젝트의 변경사항이 뒤섞이면 나중에 어떤 코드를 수정했는지 추적할 수 없습니다. [해결책 - Repository 구조화] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **프로젝트별 Repository**를 만듭니다. Repository를 분리하면 각 프로젝트의 목적과 범위가 명확해집니다. 또한 다른 사람과 협업할 때도 특정 프로젝트만 공유할 수 있습니다. 무엇보다 **포트폴리오로 보여주기 쉽다**는 큰 이점이 있습니다. "이 프로젝트를 보세요"라고 링크 하나만 전달하면 됩니다. [Repository 만들기 과정] 실제로 GitHub에서 Repository를 만들어봅시다. GitHub 메인 페이지에서 "New repository" 버튼을 클릭합니다. 가장 먼저 Repository 이름을 정해야 합니다. 프로젝트 내용을 설명하는 명확한 이름을 사용하세요. 예를 들어 "movie-recommendation-system" 또는 "covid-data-analysis" 같은 형식이 좋습니다. 한글보다는 영문을 사용하는 것이 국제적으로 통용됩니다. [Public vs Private] 다음으로 공개 범위를 선택해야 합니다. **Public**은 누구나 내 코드를 볼 수 있습니다. 포트폴리오 목적이라면 반드시 Public을 선택하세요. 채용 담당자가 내 GitHub를 방문했을 때 프로젝트를 볼 수 있어야 합니다. **Private**은 나와 초대한 사람만 볼 수 있습니다. 회사 업무나 개인적인 프로젝트에 사용합니다. 초보자라면 일단 Public으로 시작하는 것을 추천합니다. [README 파일 초기화] "Initialize this repository with a README" 체크박스가 있습니다. 이 옵션을 선택하면 README.md 파일이 자동으로 생성됩니다. README는 프로젝트의 첫인상입니다. 방문자가 Repository에 들어오면 가장 먼저 보는 파일이죠. 지금 당장 체크하지 않아도 나중에 만들 수 있지만, 초기에 체크하면 편리합니다. 초보자라면 체크하는 것을 권장합니다. [gitignore 설정] ".gitignore" 옵션도 중요합니다. gitignore는 GitHub에 올리지 않을 파일을 지정하는 설정 파일입니다. 예를 들어 데이터 분석 프로젝트라면 대용량 데이터 파일이나 개인 API 키 같은 것들은 올리면 안 됩니다. "Python" 템플릿을 선택하면 파이썬 프로젝트에 맞는 기본 설정이 적용됩니다. __pycache__ 폴더나 .pyc 파일 같은 불필요한 파일들이 자동으로 제외됩니다. [License 선택] 라이선스는 선택 사항입니다. 오픈소스 프로젝트라면 MIT License를 많이 사용합니다. 이 라이선스는 다른 사람이 내 코드를 자유롭게 사용할 수 있게 허용하되, 저작권 표시는 유지하도록 합니다. 포트폴리오 목적이라면 라이선스를 선택하지 않아도 됩니다. 나중에 필요하면 추가할 수 있습니다. [로컬과 연결하기] Repository를 만들었다면 이제 내 컴퓨터의 프로젝트와 연결해야 합니다. 위 코드에서 `git init`은 현재 폴더를 Git 저장소로 만듭니다. `git remote add origin`은 GitHub의 Repository를 원격 저장소로 등록합니다. "origin"은 원격 저장소의 별칭입니다. 관례적으로 origin을 사용합니다. URL은 GitHub에서 복사할 수 있습니다. Repository 페이지의 "Code" 버튼을 클릭하면 HTTPS 주소가 나옵니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. Repository 생성을 완료한 김주니어 씨는 이제 자신감이 생겼습니다. "생각보다 어렵지 않네요!" Repository는 포트폴리오의 기본 단위입니다. 프로젝트마다 하나씩 만들어서 깔끔하게 관리하세요. 처음에는 2-3개만 만들어도 충분합니다. 점차 늘려가면 됩니다. **실전 팁** 💡 - Repository 이름은 영문 소문자와 하이픈(-)을 사용하세요 - 포트폴리오 용도라면 반드시 Public으로 설정하세요 - README 파일과 Python gitignore는 처음부터 추가하는 것이 편리합니다 --- ## 3. Jupyter_Notebook_업로드 김주니어 씨는 데이터 분석 프로젝트를 Jupyter Notebook으로 작성했습니다. 이제 이 파일을 GitHub에 올려야 합니다. 그런데 "이 .ipynb 파일을 그냥 올려도 될까? 실행 결과도 같이 보일까?" 궁금증이 생겼습니다. **Jupyter Notebook**은 코드와 실행 결과를 함께 보여주는 대화형 문서입니다. GitHub는 .ipynb 파일을 자동으로 렌더링해서 보기 좋게 표시해줍니다. 그래프, 표, 이미지 등 모든 출력 결과가 그대로 보입니다. 데이터 분석 포트폴리오에 가장 적합한 형식입니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python # Jupyter Notebook을 GitHub에 업로드하기 # 프로젝트 폴더에서 실행 # 모든 파일 추가 (Jupyter Notebook 포함) git add *.ipynb # 데이터 파일도 함께 추가 (용량 주의) git add data/*.csv # 커밋 메시지 작성 git commit -m "Add movie recommendation analysis notebook" # GitHub에 푸시 git push origin main ``` [도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 넷플릭스 영화 데이터를 분석한 Jupyter Notebook 파일을 가지고 있습니다. 총 500줄의 코드와 20개의 시각화 그래프가 들어있습니다. 이 멋진 작업물을 면접관에게 보여주고 싶습니다. 박시니어 씨가 말했습니다. "Jupyter Notebook은 GitHub에 올리면 자동으로 예쁘게 보여져요. 실행 결과까지 전부 다요." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 **Jupyter Notebook 업로드**가 왜 특별할까요? 쉽게 비유하자면, Jupyter Notebook은 마치 요리책과 같습니다. 레시피(코드)와 완성된 요리 사진(실행 결과)이 함께 있습니다. 일반 .py 파일은 레시피만 있습니다. 하지만 Jupyter Notebook은 "이렇게 하면 이런 결과가 나옵니다"를 한눈에 보여줍니다. 이처럼 Jupyter Notebook은 분석 과정과 결과를 동시에 전달하는 강력한 도구입니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 일반 파이썬 파일만 올리면 어떤 문제가 있을까요? 면접관이 내 코드를 보려면 직접 실행해야 합니다. 하지만 데이터가 없거나, 라이브러리 버전이 다르면 실행이 안 될 수 있습니다. 설령 실행되더라도 시간이 오래 걸립니다. "이 분석이 어떤 결과를 냈는지" 확인하는 데만 30분이 걸릴 수 있습니다. 바쁜 채용 담당자는 그럴 시간이 없습니다. [해결책 - Jupyter Notebook의 장점] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **Jupyter Notebook**을 사용합니다. Notebook을 GitHub에 올리면 실행 결과가 저장됩니다. 또한 GitHub가 자동으로 렌더링해서 웹 브라우저에서 바로 볼 수 있게 만듭니다. 무엇보다 **그래프와 표가 그대로 표시된다**는 큰 이점이 있습니다. 클릭 한 번이면 내 분석 전체를 볼 수 있습니다. [파일 준비하기] Notebook을 업로드하기 전에 먼저 정리해야 합니다. Jupyter Notebook을 열고 "Kernel > Restart & Run All"을 실행하세요. 이렇게 하면 모든 셀이 순서대로 실행되고 결과가 저장됩니다. 에러가 나는 셀이 있다면 반드시 수정하세요. 중간에 에러가 있으면 면접관이 "이 사람은 제대로 테스트도 안 했네"라고 생각할 수 있습니다. [불필요한 출력 제거] 모든 출력을 다 보여줄 필요는 없습니다. 예를 들어 데이터를 불러오는 과정에서 1000줄짜리 로그가 출력됐다면, 그 셀의 출력은 지우는 것이 좋습니다. 셀을 선택하고 "Cell > Current Outputs > Clear"를 실행하세요. 중요한 결과만 남기고 나머지는 정리하면 훨씬 깔끔해 보입니다. [코드 분석 - 단계별 설명] 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저 `git add *.ipynb`는 모든 Notebook 파일을 스테이징합니다. 별표(*)는 와일드카드로, 확장자가 .ipynb인 모든 파일을 선택합니다. 다음으로 `git add data/*.csv`는 데이터 파일도 함께 추가합니다. 단, 파일 크기를 확인하세요. GitHub는 100MB 이상 파일을 거부합니다. 커밋 메시지는 무엇을 추가했는지 명확하게 작성합니다. [파일 크기 주의사항] 데이터 파일을 올릴 때는 반드시 크기를 확인하세요. GitHub는 한 파일당 100MB 제한이 있습니다. 대용량 데이터는 .gitignore에 추가하고, 대신 데이터 출처 링크를 README에 적어두세요. "이 분석에 사용한 데이터는 [여기](링크)에서 다운로드할 수 있습니다"라고 안내하면 됩니다. 또는 샘플 데이터만 일부 올리는 방법도 있습니다. [Push 하기] 마지막으로 `git push origin main`을 실행합니다. 처음 push할 때는 GitHub 로그인을 요구할 수 있습니다. 사용자 이름과 비밀번호를 입력하세요. 최근에는 비밀번호 대신 Personal Access Token을 사용합니다. GitHub 설정에서 토큰을 생성하고, 비밀번호 대신 입력하면 됩니다. push가 완료되면 GitHub 웹사이트에서 확인해보세요. [GitHub에서 확인하기] Repository 페이지를 새로고침하면 .ipynb 파일이 보입니다. 파일 이름을 클릭해보세요. 놀랍게도 Notebook이 완전히 렌더링되어 있습니다. 마크다운 셀, 코드 셀, 그래프까지 전부 보입니다. 실제로 실행하지 않아도 결과를 볼 수 있습니다. 이것이 Jupyter Notebook을 포트폴리오로 사용하는 이유입니다. [모바일에서도 확인] 신기하게도 GitHub는 모바일에서도 Notebook을 렌더링합니다. 스마트폰으로 내 Repository를 열어보세요. 그래프와 표가 모두 보입니다. 면접관이 출퇴근길에 내 포트폴리오를 볼 수도 있다는 뜻입니다. 따라서 모바일에서도 보기 좋게 정리하는 것이 중요합니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. Notebook을 성공적으로 업로드한 김주니어 씨는 흥분했습니다. "와, 진짜 그래프가 다 보여요!" Jupyter Notebook은 데이터 분석가의 최고의 포트폴리오 형식입니다. 코드 실력과 분석 능력을 동시에 보여줄 수 있습니다. 여러분의 분석 과정을 자신 있게 공유하세요. **실전 팁** 💡 - 업로드 전에 "Restart & Run All"로 모든 셀을 실행하세요 - 100MB 이상 파일은 .gitignore에 추가하고 데이터 출처를 README에 기록하세요 - 불필요한 로그 출력은 지우고 핵심 결과만 남기세요 --- ## 4. README_작성법 김주니어 씨의 Repository에는 이제 Notebook 파일이 올라가 있습니다. 그런데 막상 다른 사람 입장에서 보니 뭔가 부족합니다. "이게 무슨 프로젝트인지, 어떻게 실행하는건지 설명이 없네?" README 파일이 필요한 순간입니다. **README.md**는 프로젝트의 설명서입니다. 마치 책의 서문처럼, 이 프로젝트가 무엇인지, 왜 만들었는지, 어떻게 사용하는지 설명합니다. 마크다운 문법으로 작성하며, Repository를 방문한 사람이 가장 먼저 보는 파일입니다. 좋은 README는 프로젝트의 가치를 10배 높입니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python # README.md 기본 템플릿 # 프로젝트 폴더에 README.md 파일 생성 """ # 넷플릭스 영화 추천 시스템 ## 프로젝트 소개 사용자의 시청 이력을 분석하여 맞춤 영화를 추천하는 시스템입니다. 협업 필터링 알고리즘을 사용했습니다. ## 주요 기능 - 사용자 기반 협업 필터링 - 영화 유사도 분석 - 추천 정확도: 82% ## 사용 기술 - Python 3.9 - pandas, numpy - scikit-learn - matplotlib, seaborn ## 실행 방법 pip install -r requirements.txt jupyter notebook movie_recommendation.ipynb ## 프로젝트 결과 - 10,000개 영화 데이터 분석 - 추천 알고리즘 3가지 비교 - 최적 모델 선정 및 평가 """ ``` [도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 자신의 Repository를 친구에게 공유했습니다. 친구가 물었습니다. "이게 뭐하는 프로젝트야? 어떻게 실행해?" 김주니어 씨는 당황했습니다. 코드는 있지만 설명이 없었던 것입니다. 박시니어 씨가 조언했습니다. "README 파일을 작성해보세요. 이게 없으면 아무리 좋은 프로젝트도 평가받기 어렵습니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 **README**란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, README는 마치 제품의 사용 설명서와 같습니다. 새로 산 가전제품을 사용하기 전에 설명서를 읽듯이, 개발자들은 프로젝트를 이해하기 위해 README를 먼저 읽습니다. "이게 뭐지?", "어떻게 쓰지?", "누가 만들었지?"에 대한 답이 모두 여기 있습니다. 이처럼 README는 프로젝트의 첫인상을 결정하는 중요한 문서입니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] README가 없으면 어떤 문제가 생길까요? 면접관이 내 Repository를 방문했다고 가정해봅시다. Notebook 파일이 5개, 파이썬 파일이 10개 있습니다. 어디서부터 봐야 할까요? 무엇이 중요한 파일일까요? 어떤 라이브러리를 설치해야 할까요? 이런 질문에 답이 없으면 면접관은 그냥 창을 닫아버립니다. 시간이 없거든요. [해결책 - README의 힘] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **README**를 작성합니다. README가 있으면 프로젝트를 30초 안에 파악할 수 있습니다. 또한 전문성을 보여줄 수 있습니다. "이 사람은 커뮤니케이션 능력도 있구나"라는 인상을 줍니다. 무엇보다 **프로젝트의 가치를 제대로 전달할 수 있다**는 큰 이점이 있습니다. [README 구조] 좋은 README는 일정한 구조를 따릅니다. 가장 먼저 프로젝트 제목이 옵니다. 큰 제목(# 제목)을 사용하세요. 다음은 프로젝트 소개입니다. 2-3문장으로 "이 프로젝트가 무엇인지"를 설명합니다. 그다음은 주요 기능입니다. 불릿 포인트로 핵심 기능을 나열하세요. 사용 기술 섹션에서는 어떤 언어와 라이브러리를 썼는지 적습니다. [프로젝트 소개 작성하기] 프로젝트 소개는 가장 중요한 부분입니다. "무엇을 만들었나?"보다 "왜 만들었나?"를 강조하세요. 예를 들어 "넷플릭스 데이터를 분석한 프로젝트입니다"보다는 "사용자 취향에 맞는 영화를 추천하기 위해 10,000개의 넷플릭스 데이터를 분석했습니다"가 훨씬 좋습니다. 문제 상황과 해결 방법을 간단히 적으면 됩니다. [기술 스택 명시하기] 사용한 기술을 명확히 적어야 합니다. "Python으로 만들었습니다"만으로는 부족합니다. Python 버전, 주요 라이브러리와 버전까지 적으세요. "Python 3.9, pandas 1.3.0, scikit-learn 0.24.2"처럼 구체적으로 작성합니다. 나중에 누군가 내 프로젝트를 실행하려고 할 때 이 정보가 꼭 필요합니다. [실행 방법 설명] "어떻게 실행하나요?"에 답하세요. 코드 블록을 사용해서 실행 명령어를 적습니다. 단계별로 작성하면 좋습니다. "1. 저장소 클론하기, 2. 라이브러리 설치하기, 3. Notebook 실행하기" 같은 형식입니다. 초보자도 따라할 수 있을 정도로 자세히 쓰는 것이 좋습니다. [마크다운 문법 활용] README는 마크다운으로 작성합니다. 제목은 `#`으로, 불릿 포인트는 `-`로 만듭니다. 코드는 백틱 세 개(```)로 감싸면 코드 블록이 됩니다. **굵게**는 별표 두 개로, *기울임*은 별표 하나로 표현합니다. 이미지는 `![설명](이미지주소)` 형식으로 삽입합니다. 마크다운은 간단하지만 강력합니다. [프로젝트 결과 강조] 분석 프로젝트라면 결과를 꼭 포함하세요. "추천 정확도 82% 달성", "10,000개 데이터 분석 완료" 같은 구체적인 수치를 적습니다. 그래프나 차트 이미지를 추가하면 더 좋습니다. 숫자는 설득력이 있습니다. "잘 만들었습니다"보다 "정확도 82%를 달성했습니다"가 훨씬 임팩트 있습니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. README를 작성하고 나니 프로젝트가 완전히 달라 보였습니다. "이제 진짜 포트폴리오 같아요!" README는 프로젝트의 얼굴입니다. 코드만큼이나 중요합니다. 시간을 들여서 정성껏 작성하세요. 좋은 README 하나가 면접 기회를 만들어줄 수 있습니다. **실전 팁** 💡 - 프로젝트 소개는 "왜 만들었나?"를 중심으로 작성하세요 - 기술 스택은 버전까지 명시하면 전문적으로 보입니다 - 실행 방법은 초보자도 따라할 수 있을 정도로 자세히 쓰세요 --- ## 5. 프로젝트_설명_작성 README의 기본 구조는 완성했지만, 김주니어 씨는 고민에 빠졌습니다. "프로젝트를 어떻게 설명해야 면접관이 흥미를 가질까?" 단순히 "영화 추천 시스템입니다"라고만 쓰기엔 뭔가 아쉽습니다. **프로젝트 설명**은 기술적 내용과 스토리를 결합한 것입니다. 단순히 기능을 나열하는 것이 아니라, 문제를 발견하고 해결한 과정을 보여줍니다. 좋은 설명은 "무엇을"보다 "왜"와 "어떻게"에 집중합니다. 면접관은 여러분의 사고 과정과 문제 해결 능력을 보고 싶어 합니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python # 프로젝트 설명 예시 (README.md에 추가) """ ## 프로젝트 배경 넷플릭스에서 영화를 고르는 데 평균 18분이 걸린다는 연구 결과를 보았습니다. "왜 이렇게 고르기 어려울까?"라는 질문에서 프로젝트가 시작되었습니다. ## 문제 정의 - 너무 많은 선택지 (10,000+ 영화) - 개인화된 추천 부족 - 평점만으로는 취향 파악 어려움 ## 해결 방법 협업 필터링 알고리즘으로 "나와 비슷한 취향을 가진 사람들이 좋아한 영화"를 찾았습니다. 사용자 기반과 아이템 기반 두 가지 방식을 비교했습니다. ## 주요 성과 - 추천 정확도: 82.3% - 기존 랜덤 추천 대비 37% 향상 - 처리 속도: 1초 이내 (10,000개 영화 기준) """ ``` [도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 영화 추천 프로젝트를 만든 계기가 있었습니다. 주말마다 넷플릭스에서 영화를 고르는데 30분씩 걸렸거든요. "이거 나만 이런가?" 싶어서 찾아보니, 많은 사람이 같은 문제를 겪고 있었습니다. 박시니어 씨가 말했습니다. "그 이야기를 README에 써보세요. 프로젝트에 스토리가 생깁니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 **좋은 프로젝트 설명**이란 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 프로젝트 설명은 마치 탐정 소설과 같습니다. 사건 발생(문제 발견), 추리 과정(분석 방법), 범인 검거(해결)의 구조를 따릅니다. 단순히 "범인은 A입니다"라고만 하면 재미없습니다. "어떻게 A를 찾았는지" 과정이 중요합니다. 이처럼 프로젝트 설명도 결과보다 과정이 더 중요합니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 기능만 나열하면 어떤 문제가 있을까요? "영화 추천 기능이 있습니다. 협업 필터링을 사용했습니다. 정확도는 82%입니다." 이렇게만 쓰면 면접관은 흥미를 느끼지 못합니다. 왜 영화 추천을 만들었는지, 왜 협업 필터링을 선택했는지 알 수 없습니다. 그냥 튜토리얼 따라한 것처럼 보일 수 있습니다. [해결책 - 스토리텔링] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **스토리를 담은 설명**을 씁니다. 스토리가 있으면 프로젝트가 살아납니다. 또한 여러분의 사고 과정을 보여줄 수 있습니다. 무엇보다 **왜 이 사람을 뽑아야 하는지** 설득할 수 있다는 큰 이점이 있습니다. 문제를 찾고, 분석하고, 해결하는 능력이 바로 기업이 원하는 것입니다. [프로젝트 배경 쓰기] 가장 먼저 프로젝트 배경을 설명합니다. "왜 이 프로젝트를 시작했나요?"에 답하세요. 개인적인 경험이 있다면 더욱 좋습니다. "수업 과제로 했습니다"보다는 "친구가 영화 고르는 걸 도와주고 싶어서 시작했습니다"가 훨씬 진정성 있습니다. 통계나 연구 결과를 인용하면 전문성도 보일 수 있습니다. [문제 정의하기] 다음으로 명확한 문제 정의가 필요합니다. 불릿 포인트로 2-3가지 구체적인 문제를 나열하세요. "영화가 너무 많다"보다는 "10,000개 이상의 영화 중에서 내 취향에 맞는 것을 찾기 어렵다"가 더 구체적입니다. 문제가 명확할수록 해결 방법도 돋보입니다. [해결 방법 설명] 어떻게 이 문제를 해결했는지 설명합니다. 기술 용어만 나열하지 마세요. "협업 필터링 사용"보다는 "나와 비슷한 취향을 가진 사용자들이 좋아한 영화를 찾는 협업 필터링 기법을 적용했습니다"가 이해하기 쉽습니다. 왜 이 방법을 선택했는지도 간단히 적으면 좋습니다. "다른 방법도 시도했지만, 협업 필터링이 가장 정확했습니다" 같은 문장이면 충분합니다. [비교 분석 포함하기] 여러 방법을 비교했다면 꼭 포함하세요. "사용자 기반과 아이템 기반 두 가지 협업 필터링을 비교했습니다. 우리 데이터에서는 사용자 기반이 3% 더 정확했습니다." 이렇게 쓰면 여러분이 단순히 코드를 따라한 게 아니라, 실험하고 비교했다는 것을 보여줍니다. 탐구 정신이 드러납니다. [주요 성과 강조] 구체적인 수치로 성과를 표현하세요. "잘 동작합니다"보다 "82.3% 정확도를 달성했습니다"가 훨씬 임팩트 있습니다. "빠릅니다"보다 "10,000개 영화를 1초 이내에 처리합니다"가 명확합니다. 기존 방법과 비교할 수 있다면 더욱 좋습니다. "랜덤 추천 대비 37% 향상"같은 문장은 개선 정도를 명확히 보여줍니다. [한계와 개선점] 완벽한 프로젝트는 없습니다. 한계를 인정하세요. "이 프로젝트의 한계는 신규 사용자에게는 추천이 어렵다는 점입니다. 앞으로 콘텐츠 기반 필터링을 추가하여 개선할 계획입니다." 이렇게 쓰면 오히려 깊이 있게 생각했다는 인상을 줍니다. 자신의 작업을 객관적으로 평가할 수 있는 능력을 보여주는 것입니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 프로젝트 설명을 스토리 중심으로 다시 쓴 후, 친구들의 반응이 달라졌습니다. "오, 이거 진짜 재밌다. 나도 써보고 싶은데?" 좋은 프로젝트 설명은 기술과 스토리의 조화입니다. 여러분의 문제 해결 여정을 자신 있게 풀어내세요. 그것이 진정한 포트폴리오입니다. **실전 팁** 💡 - 프로젝트 시작 계기를 개인적인 경험으로 풀어내세요 - 구체적인 수치로 성과를 표현하면 설득력이 높아집니다 - 한계와 개선점을 함께 적으면 객관성과 성장 가능성을 보여줍니다 --- ## 6. 시각화_결과_이미지_추가 김주니어 씨의 프로젝트에는 멋진 그래프가 많습니다. 영화 장르별 분포, 추천 정확도 비교 차트 등입니다. 하지만 README에는 텍스트만 있습니다. "그래프를 README에도 보여줄 수 있을까?" 궁금해졌습니다. **이미지 추가**는 README를 시각적으로 풍부하게 만듭니다. 그래프, 차트, 스크린샷 등을 삽입하여 프로젝트 결과를 한눈에 보여줄 수 있습니다. 마크다운 문법으로 간단히 추가할 수 있습니다. 좋은 이미지 하나가 긴 설명보다 효과적일 때가 많습니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python # 시각화 결과를 이미지로 저장하고 README에 추가하기 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 그래프 생성 plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(data=accuracy_df, x='method', y='accuracy') plt.title('추천 알고리즘 정확도 비교') plt.ylabel('정확도 (%)') # 이미지 저장 (images 폴더에 저장) plt.savefig('images/accuracy_comparison.png', dpi=300, bbox_inches='tight') plt.close() # README.md에 이미지 추가 # ![추천 알고리즘 정확도 비교](images/accuracy_comparison.png) ``` [도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 프로젝트 발표를 준비하면서 멋진 그래프를 많이 만들었습니다. 장르별 영화 분포를 보여주는 파이 차트, 추천 정확도를 비교하는 막대 그래프 등입니다. Jupyter Notebook에는 이 그래프들이 있지만, README에는 없습니다. 박시니어 씨가 조언했습니다. "README에도 주요 그래프를 넣으세요. 사람들이 Notebook을 열기 전에 먼저 보게 됩니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 **README에 이미지를 추가하는 것**이 왜 중요할까요? 쉽게 비유하자면, 이미지는 마치 영화 포스터와 같습니다. 영화를 보기 전에 포스터만 봐도 대충 어떤 내용인지 감이 옵니다. 마찬가지로 README의 이미지만 봐도 "아, 이 프로젝트는 이런 분석을 했구나"라고 알 수 있습니다. 이처럼 이미지는 정보를 빠르게 전달하는 강력한 도구입니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 텍스트만 있는 README는 어떤 문제가 있을까요? 아무리 자세히 설명해도, 글만 있으면 지루합니다. 면접관이 README를 쭉 스크롤하다가 "글이 너무 많네"라고 생각하고 닫아버릴 수 있습니다. 특히 데이터 분석 프로젝트는 시각화가 핵심인데, 그걸 보여주지 못하면 프로젝트의 가치가 반감됩니다. [해결책 - 전략적 이미지 배치] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **핵심 이미지를 README에 추가**합니다. 이미지가 있으면 시선을 사로잡습니다. 또한 복잡한 결과를 한 번에 이해할 수 있게 합니다. 무엇보다 **전문성을 시각적으로 보여줄 수 있다**는 큰 이점이 있습니다. "이 사람은 데이터 시각화를 제대로 할 줄 아는구나"라는 인상을 줍니다. [이미지 준비하기] 먼저 이미지 파일을 준비해야 합니다. Jupyter Notebook에서 그래프를 그렸다면, `plt.savefig()`로 저장하세요. 위 코드처럼 파일명과 경로를 지정합니다. **dpi=300**으로 설정하면 고해상도로 저장됩니다. **bbox_inches='tight'**는 여백을 자동으로 조정해줍니다. PNG 형식을 권장합니다. 용량도 적당하고, 투명 배경도 지원합니다. [폴더 구조 만들기] 이미지를 체계적으로 관리하려면 폴더를 만드세요. 프로젝트 루트에 `images` 또는 `assets` 폴더를 만듭니다. 모든 이미지를 여기에 저장하면 관리가 쉽습니다. 파일명은 구체적으로 짓는 것이 좋습니다. `graph1.png`보다는 `accuracy_comparison.png`가 나중에 찾기 쉽습니다. [마크다운으로 이미지 삽입] README에 이미지를 추가하는 방법은 간단합니다. `![이미지 설명](이미지 경로)` 형식을 사용합니다. 대괄호 안의 텍스트는 이미지가 로드되지 않을 때 표시됩니다. 이미지 경로는 상대 경로를 사용하세요. `images/accuracy_comparison.png`처럼 작성하면 됩니다. GitHub가 자동으로 렌더링해줍니다. [이미지 크기 조정] 이미지가 너무 크면 가독성이 떨어집니다. 마크다운은 기본적으로 이미지 크기를 조정하는 기능이 없습니다. 하지만 HTML을 섞어 쓸 수 있습니다. ` `처럼 작성하면 너비를 지정할 수 있습니다. 또는 이미지 생성 시 `figsize`를 조정하는 것도 방법입니다. [어떤 이미지를 포함할까] 모든 그래프를 다 넣을 필요는 없습니다. 가장 중요한 결과 2-3개만 선택하세요. 예를 들어 "추천 알고리즘 정확도 비교"는 필수입니다. 프로젝트의 핵심 성과를 보여주는 그래프이기 때문입니다. "영화 장르별 분포"도 좋습니다. 어떤 데이터를 분석했는지 한눈에 보여줍니다. 너무 많으면 오히려 산만합니다. [캡션 추가하기] 이미지 아래에 간단한 설명을 추가하세요. 이미지만 덩그러니 있으면 무슨 의미인지 헷갈릴 수 있습니다. "*그림 1. 협업 필터링 방식별 추천 정확도 비교*" 같은 캡션을 이탤릭체로 추가하면 전문적으로 보입니다. 한 줄이면 충분합니다. [스크린샷도 활용하기] 웹 서비스라면 스크린샷을 추가하세요. 실제 동작하는 화면을 보여주는 것이 가장 임팩트 있습니다. "영화 추천 결과 화면"처럼 사용자가 보는 최종 결과를 캡처해서 올리세요. 데이터 분석 프로젝트라도 Jupyter Notebook 실행 화면 일부를 스크린샷으로 보여줄 수 있습니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. README에 주요 그래프를 추가하고 나니, 프로젝트가 훨씬 생동감 있어 보였습니다. "이제 진짜 완성된 것 같아요!" 이미지는 천 마디 말보다 강력합니다. 여러분의 분석 결과를 시각적으로 자신 있게 보여주세요. 그것만으로도 포트폴리오의 품질이 달라집니다. **실전 팁** 💡 - 이미지는 dpi=300 이상 고해상도로 저장하세요 - 핵심 결과 2-3개만 선택적으로 추가하세요 (너무 많으면 산만합니다) - 이미지마다 간단한 캡션을 추가하면 전문적으로 보입니다 --- ## 7. 포트폴리오_구조_정리 김주니어 씨는 이제 프로젝트 3개를 GitHub에 올렸습니다. 그런데 막상 자신의 프로필을 보니 뭔가 어지럽습니다. "어떤 프로젝트가 중요한지, 어떤 순서로 봐야 하는지 헷갈려." 포트폴리오 전체를 정리할 필요가 생겼습니다. **포트폴리오 구조**는 프로젝트들을 체계적으로 조직하는 것입니다. Repository에 명확한 이름을 붙이고, 프로필 README를 만들어 소개합니다. Pin 기능으로 대표 프로젝트를 상단에 고정할 수 있습니다. 좋은 구조는 면접관이 3분 안에 여러분의 실력을 파악할 수 있게 합니다. 다음 코드를 살펴봅시다. ```python # GitHub 프로필 README 만들기 # 1. 자신의 username과 동일한 이름의 Repository 생성 # 예: username이 kimjunior라면 kimjunior/kimjunior Repository 생성 # 2. README.md 작성 예시 """ # 안녕하세요, 데이터 분석가 김주니어입니다 ## 소개 - 파이썬 데이터 분석 6개월차 - 관심 분야: 추천 시스템, 자연어 처리 - 이메일: junior@example.com - 블로그: https://blog.example.com ## 주요 프로젝트 ### 1. 넷플릭스 영화 추천 시스템 협업 필터링으로 82% 추천 정확도 달성 [프로젝트 보기](https://github.com/kimjunior/movie-recommendation) ### 2. 코로나 데이터 분석 10개국 데이터 수집 및 시각화 [프로젝트 보기](https://github.com/kimjunior/covid-analysis) ## 기술 스택 ![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3776AB?style=flat&logo=python&logoColor=white) ![Pandas](https://img.shields.io/badge/Pandas-150458?style=flat&logo=pandas&logoColor=white) """ ``` [도입 - 실무 상황 스토리] 김주니어 씨는 3개월간 열심히 프로젝트를 만들었습니다. GitHub에는 Repository가 5개나 됩니다. 하지만 채용 공고에 GitHub 주소를 적으려니 걱정이 됩니다. "면접관이 내 GitHub에 들어오면 뭘 먼저 볼까?" 박시니어 씨가 조언했습니다. "포트폴리오도 구조가 중요해요. 면접관이 3분 안에 핵심을 파악할 수 있어야 합니다." [개념 설명 - 비유로 쉽게] 그렇다면 **포트폴리오 구조**란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 포트폴리오 구조는 마치 미술 전시회 배치와 같습니다. 전시관에 들어섰을 때 가장 먼저 보이는 곳에 대표 작품을 걸어둡니다. 작품마다 제목과 설명이 붙어 있습니다. 관람 순서도 표시되어 있죠. 이처럼 GitHub 포트폴리오도 전략적인 배치가 필요합니다. [왜 필요한가 - 문제 상황] 구조 없이 프로젝트만 나열하면 어떤 문제가 있을까요? 면접관이 내 GitHub에 들어왔다고 가정해봅시다. Repository가 10개 있는데, 어떤 게 중요한지 알 수 없습니다. "hello-world", "test-project", "movie-recommendation" 이런 식으로 섞여 있으면, 어디서부터 봐야 할지 막막합니다. 결국 아무거나 하나 클릭했다가 "별로네"라고 생각하고 나갈 수 있습니다. [해결책 - 전략적 구조화] 바로 이런 문제를 해결하기 위해 **포트폴리오를 구조화**합니다. 구조화하면 첫인상이 달라집니다. 또한 내가 원하는 프로젝트를 먼저 보게 만들 수 있습니다. 무엇보다 **전문성과 계획성**을 보여줄 수 있다는 큰 이점이 있습니다. "이 사람은 자기 관리를 잘하는구나"라는 인상을 줍니다. [프로필 README 만들기] 가장 먼저 할 일은 프로필 README를 만드는 것입니다. 자신의 username과 동일한 이름의 Repository를 만드세요. 예를 들어 username이 "kimjunior"라면 "kimjunior"이라는 Repository를 만듭니다. 신기하게도 이 Repository의 README가 프로필 페이지에 표시됩니다. GitHub의 숨겨진 기능입니다. [프로필 README 내용] 프로필 README에는 자기소개를 넣습니다. 간단히 "누구이고, 무엇을 하는지" 2-3줄로 적으세요. 이메일이나 블로그 링크도 추가하면 좋습니다. 가장 중요한 것은 **주요 프로젝트 소개**입니다. 3개 정도를 골라서 제목과 한 줄 설명, 그리고 링크를 적습니다. 방문자가 바로 핵심 프로젝트로 이동할 수 있게 하는 것입니다. [Pin 기능 활용] GitHub 프로필 페이지에는 Pin 기능이 있습니다. 프로필 설정에서 "Customize your pins"를 클릭하세요. 최대 6개의 Repository를 선택할 수 있습니다. 선택한 Repository가 프로필 상단에 카드 형태로 표시됩니다. 가장 자신 있는 프로젝트를 Pin 하세요. 이게 바로 여러분의 대표작입니다. [Repository 이름 규칙] Repository 이름도 전략적으로 짓습니다. "project1", "final-project" 같은 이름은 피하세요. 프로젝트 내용이 드러나는 이름을 사용합니다. "netflix-movie-recommendation", "covid19-data-visualization" 같은 형식이 좋습니다. 영문 소문자와 하이픈만 사용하세요. 길어도 괜찮습니다. 명확한 게 중요합니다. [Repository 설명 추가] 각 Repository에 짧은 설명을 추가하세요. Repository 페이지 상단의 "About" 섹션을 편집할 수 있습니다. 한 줄로 프로젝트를 요약합니다. "협업 필터링 기반 넷플릭스 영화 추천 시스템"처럼 작성하세요. 이 설명이 Repository 목록에 표시됩니다. 또한 태그도 추가할 수 있습니다. "python", "data-analysis", "machine-learning" 같은 키워드를 넣으세요. [연습 프로젝트 정리] 초반에 만든 연습 프로젝트는 어떻게 할까요? 두 가지 선택지가 있습니다. 하나는 삭제하는 것입니다. "hello-world" 같은 의미 없는 Repository는 과감히 지우세요. 다른 하나는 Private으로 전환하는 것입니다. 삭제하긴 아깝지만 포트폴리오에 포함하고 싶지 않다면 Private으로 바꾸면 됩니다. [기술 스택 뱃지 추가] 프로필 README에 기술 스택을 시각적으로 보여주세요. shields.io 사이트에서 뱃지를 만들 수 있습니다. Python, Pandas, Scikit-learn 같은 로고가 있는 예쁜 뱃지를 생성할 수 있습니다. 이미지 형태로 README에 삽입하면 됩니다. 위 코드 예시처럼 간단합니다. 시각적으로 기술 스택을 보여주면 전문성이 높아 보입니다. [지속적인 업데이트] 포트폴리오는 계속 발전합니다. 새 프로젝트를 만들 때마다 Pin을 업데이트하세요. 실력이 늘면서 초기 프로젝트보다 나은 것을 만들게 됩니다. 그럼 초기 프로젝트를 Pin에서 빼고 새 프로젝트를 추가하면 됩니다. 포트폴리오는 항상 "지금 현재" 여러분의 최고 실력을 보여줘야 합니다. [정리] 다시 김주니어 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 포트폴리오 구조를 정리하고 나니, GitHub 프로필이 완전히 달라 보였습니다. 친구가 말했습니다. "너 진짜 전문가 같아!" 포트폴리오는 여러분의 브랜드입니다. 시간을 들여서 체계적으로 정리하세요. 첫인상이 달라지면, 기회도 달라집니다. **실전 팁** 💡 - 프로필 README를 만들어 핵심 프로젝트를 소개하세요 - Pin 기능으로 대표 프로젝트 3-6개를 상단에 고정하세요 - Repository 이름은 프로젝트 내용이 명확히 드러나게 지으세요 --- 이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!

카테고리: Python

언어: Python

태그: Python, GitHub, Portfolio, README, Documentation

작성자: AI Generated

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포트폴리오 정리하기 완벽 가이드

목차

1. GitHub 계정 생성

2. Repository 만들기

3. Jupyter Notebook 업로드

4. README 작성법

5. 프로젝트 설명 작성

6. 시각화 결과 이미지 추가

7. 포트폴리오 구조 정리

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